決策方法應用結果分析

『壹』 列舉兩種決策方法及其使用

l．德爾菲法

德爾菲是古希臘傳說中的神諭靈驗，可以預卜未來的阿波羅神殿所在地。管理中借用德爾菲來比喻高超的決策能力。德爾菲法是直觀預測法的一種，它要求先由預測機構選定專家，通過書面的方式向這些專家提出所要預測的問題，得到答復後，將意見集中整理，然後匿名反饋給各位專家，再次征詢意見，然後再加以綜合和反饋。如此多次循環，最終得到一個比較一致並且可靠性較大的預測結果。

2．頭腦風暴法

頭腦風暴法又稱專家會議決策法，是指依靠一定數量專家的創造性思維來對決策對象本來的發展趨勢及其狀況作出集中的判斷。

3．回歸分析法

回歸分析法是根據事物發展變化的因果關系，運用處理變數數學原理對事物的未來發展進行預測的方法。事物之間的因果關系有兩類：一是確定的函數關系（如牛頓定律、歐姆定律等表述的變數之間的關系）。二是非確定的關系，即變數之間既存在著密切關系，又不能由一個變數的值精確地求出另一個變數的值，對於這種關系應當運用回歸方程，通過大量統計數據的分析，找到它們之間相關性的關系，預見其未來的發展狀況。

4．系統工程方法

系統工程方法是一門基本的決策技術。它把所要處理的問題和情況加以分門別類，確定邊界，又強調把握各門類之間和各門類內部諸要素之間的內在聯系和完整性、整體性，否定片面和靜止的方法。在此基礎上，它沒有遺漏而有區別地針對主要問題、主要情況和全過程，運用有效工具進行全面的分析和處理。

優點：1、回歸分析法在分析多因素模型時，更加簡單和方便； 2、運用回歸模型，只要採用的模型和數據相同，通過標準的統計方法可以計算出唯一的結果，但在圖和表的形式中，數據之間關系的解釋往往因人而異，不同分析者畫出的擬合曲線很可能也是不一樣的；3、回歸分析可以准確地計量各個因素之間的相關程度與回歸擬合程度的高低，提高預測方程式的效果；在回歸分析法時，由於實際一個變數僅受單個因素的影響的情況極少，要注意模式的適合范圍，所以一元回歸分析法適用確實存在一個對因變數影響作用明顯高於其他因素的變數是使用。多元回歸分析法比較適用於實際經濟問題，受多因素綜合影響時使用。
缺點：
有時候在回歸分析中，選用何種因子和該因子採用何種表達
式只是一種推測，這影響了用電因子的多樣性和某些因子的不可測性，使得回歸分析在某些 情況下受到限制。

頭腦風暴－－四大原則、四大步驟及五大規則
四大原則：
1：圍繞著一個中心議題，暢所欲言
2：在容許的時間內，盡量收集更多的觀點
3：不要對觀點作任何的評價，無論是好的還是壞的
4：在別人觀點的基礎上，提出更加完善的觀點

四大步驟：
1：確定中心議題
2：確定參與的人（於議題相關的對議題感興趣的）和人數（一般6－8人）
3：展開頭腦風暴（參見五大規則）
4：整理
a：對觀點進行分類，將相近的觀點合並
b：制定評價指標，評價所有的觀點，從而確定合理的並付之行動

五大規則：
1：頭腦風暴分成幾個輪回（視具體情況而定），每個輪回每個與會者提出一個觀點，如果沒有則本輪輪空等待下一輪
2：不要對提出的觀點作任何的解釋
3：每一輪結束後，要對中心議題進行回顧，確保與會者提出的觀點符合中心議題
4：要將觀點記錄下來，組織者要對每個觀點進行概述，確保組織者與觀點提出者保持一致性
5：製造一些幽默，保持一個積極的、活躍的氣氛

『貳』 決策方法有哪些

主要的決策方法有：

1、綜合評分法

指通過選擇對不同的決策方案影響都比較大的經濟技術指標，根據在整個方案中所處的地位和重要性，確定各個指標的權重，在對各個方案的指標進行評分，最後跟據權重進行加權計算得出總分數，以總分數的高低選擇決策方案的方法。

2、比較分析法

是將不同的方案所反映的經營目標實現程度的指標數值進行對比，從中選出最優的方案的一種方法。

主要的集體方法：

3、名義群體法

指在決策過程中對群體成員的討論或人際溝通加以限制，確定主題之後進行會議，群體成員全部出席會議，首先進行個體決策，獨立地寫下對問題的看法，然後將自己的想法提交給集體，並向大家說明自己的想法。

4、特爾菲法

這種方法是採用匿名的方式，通過幾輪函詢來徵求專家的意見，組織預測小組對每一輪的意見進行匯總整理後，作為參考再發給各位專家，供他們分析判斷來提出新的論證。在經過幾輪反復後，專家意見趨於一致，最後就供決策者進行最後的決策。

(2)決策方法應用結果分析擴展閱讀

決策方法的必要性：

參與決策是培養管理人員的最好方法，比如某項工作涉及企業策略問題，年輕的管理人員通過參與決策可以逐漸熟悉公 司所面臨的關鍵問題。

集體決策的方法還打破了一些部門之間的壁壘，促進了部門之間的協調。集體決策比個人決策更加民主，有年齡不同、經歷不同、觀點不同的人參加，可以鼓勵管理人員採用比個人決策更多的 選擇方案。

決策的基本原則：

1、可行性原則

2、瞄準和差異原則（准備備選方案是需要運用的原則）

3、「兩最」、預後和時機原則（方案選優是運用）

4、跟蹤和反饋原則（在決策實施過程中運用）

5、外腦和經濟原則 （在決策的全過程必須運用）

6、系統原則

參考資料來源：網路-決策

網路-管理學

『叄』 什麼是決策分析

決策分析，一般指從若干可能的方案中通過決策分析技術，如期望值法或決策樹法等，選擇其一的決策過程的定量分析方法。主要應用於大氣科學中的動力氣象學等學科。

決策分析一般分四個步驟：
(1)形成決策問題，包括提出方案和確定目標；
(2)判斷自然狀態及其概率；
(3)擬定多個可行方案；
(4)評價方案並做出選擇。

常用的決策分析技術有：確定型情況下的決策分析，風險型情況下的決策分析，不確定型情況下的決策分析。
（1）確定型情況下的決策分析。
確定型決策問題的主要特徵有4方面：一是只有一個狀態，二是有決策者希望達到的一個明確的目標，三是存在著可供決策者選擇的兩個或兩個以上的方案，四是不同方案在該狀態下的收益值是清楚的。確定型決策分析技術包括用微分法求極大值和用數學規劃等。

（2）風險型情況下的決策分析。
這類決策問題與確定型決策只在第一點特徵上有所區別：風險型情況下，未來可能狀態不只一種，究竟出現哪種狀態，不能事先肯定，只知道各種狀態出現的可能性大小（如概率、頻率、比例或權等）。常用的風險型決策分析技術有期望值法和決策樹法。期望值法是根據各可行方案在各自然狀態下收益值的概率平均值有大小，決定各方案的取捨。決策樹法有利於決策人員使決策問題形象化，可把各種可以更換的方案、可能出現的狀態、可能性大小及產生的後果等，簡單地繪制在一張圖上，以便計算、研究與分析，同時還可以隨時補充和修正。

（3）不確定型情況下的決策分析。
如果不只有一個狀態，各狀態出現的可能性的大小又不確知，便稱為不確定型決策。常用的決策分析方法有：
①樂觀准則。
比較樂觀的決策者願意爭取一切機會獲得最好結果。決策步驟是從每個方案中選一個最大收益值，再從這些最大收益值中選一個最大值，該最大值對應的方案便是入選方案。
②悲觀准則。
比較悲觀的決策者總是小心謹慎，從最壞結果著想。決策步驟是先從各方案中選一個最小收益值，再從這些最小收曾值中選出一個最大收益值，其對應方案便是最優方案。這是在各種最不利的情況下又從中找出一個最有利的方案。
③等可能性准則。
決策者對於狀態信息毫無所知，所以對它們一視同仁即認為它們出現的可能性大小相等。於是這樣就可按風險型情況下的方法進行決策。

『肆』 管理學原理中決策的主要方法

滿意原則。決策遵循的是滿意原則，而不是最優原則，為什麼不是最優呢，因為對決策者來說，要使決策達到最優必須要做到：(1)獲得與決策有關的全部信息;(2)真實了解全部信息的價值所在，並據此制定所有可能的方案;(3)准確預期到每個方案在未來的執行結果。通過這些條件可以得知，決策者在現實社會中進行決策時，因為每個人的能力是有限的，決策者很難獲得與決策相關的全部信息，只能制定出數量有限的方案，一般也很難確切的把握每個方案的執行結果。三個條件無論哪一個都不可能完全做到，更何況三者都要滿足，所以，在盡可能多的選擇情況下，選擇一個滿意的方案即可。

2、系統原則。該原則強調決策者在進行決策時應該將各子系統的特性放到系統的整體中去權衡，用整體系統的特徵和總目標去協調各子系統的目標，形成整體優化，站在一個全局的高度去考慮問題，進行決策，這樣決策的結果才是較為完整的。

3、信息原則。管理者在決策時離不開信息，信息的數量和質量直接影響決策水平。信息數量太多，容易讓人眩暈，找不到對決策有用的信息;如果信息數量太少，那麼決策的結果容易偏頗，所以，適量的信息是最好的。毋庸置疑的是，信息的質量當然越高越好。這就要求管理者在決策之前以及決策過程中盡可能地通過多種渠道收集有用的信息，並系統地對搜集到的信息進行歸納整理、比較、選擇和加工，最終作為決策的有效依據，為更好的決策服務。

4、預測原則。預測原則相對簡單，它是指通過科學的預測，對未來事件的發展趨勢和狀況進行描述和分析，做出有根據的假設和判斷，為決策提供科學依據和准則。決策的正確與否，很大程度上取決於對未來後果所作判斷的正確程度。

5、比較優選原則。該原則有兩層含義，比較是指方案提出過程是經過系統分析和綜合，確定多個達到預定目標的方案;優選是指從多個備選方案中選擇滿意方案的決斷過程。決策者只能在方案的利弊之間進行合理的選擇。

6、反饋原則。它指根據變化了的實際情況和實踐結果，對初始決策作出相應的調整或改變，使決策趨於合理的原則。反饋原則是實現動態平衡、提高決策質量以及實現決策科學化的保證。

7、效益原則。決策不能不做成本效益分析，決策的目標是以較低的成本獲取較高的收益。當然，這種收益不能單純以金錢作為衡量標准，決策既要講經濟效益，也要講社會效益。

『伍』 如何運用決策理論解決問題

決策理論方法主要有定性決策和定量決策。
定性決策方法主要包括頭腦風暴法、專家會議法、德爾菲法和電子會議法等等，定性決策的運用就不詳說了。
定量決策主要有線性規劃法、盈虧分析法、表格法和決策書法等等，主要說一下決策樹法吧，這個很多都能用得到。
（1）決策樹法

風險決策是指在不確定情況下的決策，在工商企業經營中經常需要進行風險決策，決策樹法是風險決策中應用最廣、效果最顯著的方法。

決策樹是決策問題的圖形表達，對分析多階段的決策問題十分有效，它指明了未來的決策點和可能發生的偶然事件，並用記號標明各種不確定事件可能發生的概率，它把可行方案、所冒風險及可能的結果直觀地表達出來。 舉例說明：預計今後幾年市場對某公司產品的需求會擴大（概率0.7），但也存在銷售量減少的可能（概率0.3）。公司面臨幾種可能的選擇：
第一，擴建廠房更新設備，若以後公司產品的需求量擴大，公司將成為市場領先者，獲得很大收益；若需求量減少，公司將虧損。
第二，使用老廠房，更新設備，無論需求量大小，公司都有一定的收益，只是收益大小問題。
第三，先更新設備，若銷路好，再擴建廠房，主要問題是兩次投資總和大於一次投資。

以上問題是現實問題的極大簡化，但可以使我們對決策樹有一個基本理解，當然決策樹也能用於復雜問題的決策。上述問題的三種可行方案的具體情況見表：

現在看看如何根據這些情況選擇最佳方案。根據三種可行方案情況畫出決策樹：
由決策點引出的若干條樹枝稱為方案枝。由狀態結點引出的若干條樹枝稱為狀態枝，狀態枝上標明狀態的情況和可能的概率。本例有兩個決策，決策I是當前擴建廠房更新設備還是僅更新設備；決策II是一年後銷路好時是擴建廠房增加設備還是維持原狀。各狀態結點的期望收益如下：

結點④：100×1.0×4 = 400（萬元）
結點③：300×1.0×4－400 = 800（萬元）
由於800＞400，所以決策II擇擴建廠房增加設備。

結點②：（60×0.3×5＋100×0.7×1＋800×0.7）－400 = 320（萬元）
結點①：[300×0.7×5＋(－50)×0.3×5] －700 = 275（萬元）
決策結果為目前僅更新設備，並不急於擴建廠房，因為狀態結點②的預期收益320萬元大於狀態結點①的預期收益275萬元。

『陸』 如何使用最常用的決策方法

因此，決策者既要考慮數學模型中對決策有用的東西，也要強調人的因素在決策中的作用，即「硬技術」方法與「軟科學」方法要合二為一，靈活運用。現代決策方法概括起來主要有兩大類：一類屬於「硬技術」方法（計量決策方法），另一類屬於「軟科學」方法（主觀決策方法）。「硬技術」方法大多用於數量化決策，採用量化和數學模擬分析；「軟科學」方法大多用於非數量化決策，主要對決策者的決策行為進行分析。1．「硬技術」方法「硬技術」方法是以數理統計、數學模型和量化指標為基礎，使決策具有科學、精確的特點。常用的「硬技術」方法有決策樹法、排隊分析法、模擬法等。（1）決策樹法。決策樹法是利用了概率論的原理，並且利用一種樹形圖作為分析工具。其基本原理是用決策點代表決策問題，用方案分枝代表可供選擇的方案，用概率分枝代表方案可能出現的各種結果，經過對各種方案在各種結果條件下損益值的計算比較，為決策者提供決策依據。（2）排隊分析法。在許多情形下，人們對於排隊買票或在飯店裡排隊等待就餐感到很無奈。拉奇（Ruch）發現排隊論可應用於多種情形，如社團服務、機場、零售店和醫院。排隊論運用數學方法使等待的隊列與提供的服務之間保持平衡。只要存在非穩定的需求，就會產生排隊現象，這時管理者必須決定如何處理這種情況。如果排隊等候的人得不到快速的服務，他們可能會去別的地方。另外，如果任何時候都動用所有的設施來保證提供快速的服務，這對一個公司來說可能是不經濟的。因此管理者必須確定什麼時候提供這種服務，什麼時候只維持有限的或常規的服務。在這種情況下，排隊論被用來幫助解決問題，通過運用數學公式為這類問題提供答案。應用公式可以得出適宜的排隊長度及與此相關的成本。（3）模擬法。模擬法是通過建模技術對真實的或已經存在的系統進行模擬。這些模擬模型在評價備選方案和選擇最優方案時是很有用的。建築物的設計藍圖就是一個模擬的例子。近年來，電子計算機已被廣泛地運用到模擬技術中。角色扮演、案例教學以及試驗飛機模型都是模擬技術應用的一些形式。當某種情形含有許多變數和限制條件時，模擬技術就會運用到數學方法中。2．「軟科學」方法「軟科學」方法是直接利用人的知識、經驗和能力，對問題進行分析綜合而做出的主觀判斷。常用的「軟科學」方法有頭腦風暴法、德爾菲法、方案前提分析法、提喻法等。（1）頭腦風暴法。頭腦風暴法亦稱暢談會，是通過會議的形式，邀集有關專家就某一問題敞開思想，暢所欲言，從中收集決策方案或評估方案的方法。頭腦風暴法分直接頭腦風暴法和質疑頭腦風暴法兩種。直接頭腦風暴法是集中專家進行專題研究的一種形式。會議在非常融洽和輕松的氣氛中進行。會議有四條規定：一是鼓勵每個人獨立思考、開闊思路、自由發言；二是歡迎提出大量的方案；三是對別人提的方案不批評、不反駁、不作結論；四是可以結合別人的意見進行思維，補充或發展自己的意見。直接頭腦風暴法的特點是鼓勵創新和集思廣益的決策方案。質疑頭腦風暴法採取和直接頭腦風暴法大體相同的會議形式。其不同之處在於：專家不是提出方案，而是對已經系統化的方案和設想提出質疑。質疑頭腦風暴法的運用可以彌補方案設計中思考的不周，幫助決策者分析評估方案。（2）德爾菲法。德爾菲法又稱專家意見法，是20世紀50年代初由美國著名咨詢機構蘭德公司發明的一種方法。德爾菲這一名稱起源於古希臘有關太陽神阿波羅的神話。傳說中阿波羅具有預見未來的能力，因此，這種預測方法被命名為德爾菲法。德爾菲法依據系統的程序，採用匿名發表意見的方式，即專家之間不得互相討論，不發生橫向聯系，只能與調查人員發生關系，通過多輪次調查專家對問卷所提問題的看法，經過反復征詢、歸納、修改，最後匯總成專家基本一致的看法，作為預測的結果。這種方法具有廣泛的代表性，較為可靠。由於德爾菲法是以匿名及書信的方式進行的，因此避免了專家們聚集一堂時彼此產生的心理作用。但是，德爾菲法也有其不足之處。一方面用書信的方式咨詢意見，使問題的討論受到了很大的限制；另一方面，如果組織者不能很好地理解專家的意見，就有可能出現整理誤差。（3）方案前提分析法。方案前提分析法是通過分析、評估決策方案賴以成立的前提，從而達到分析、評估決策方案本身的方法。由於方案前提分析法不是討論方案本身，而是討論方案的前提，這樣就能較好地避免決策中一些人為因素的消極影響。方案前提分析法的關鍵在於找出方案的前提。另外，在討論時對前提成立的條件要盡量刨根究底，以求對方案合理可行的根據了解得更詳細、透徹。（4）提喻法。提喻法是通過討論從其他角度提出的與方案有關或類似的其他方案，藉助類比達到分析評估方案目的的方法。提喻法是20世紀60年代由美國學者哥頓首創的一種決策方法，因而也稱哥頓法。提喻法主要包括兩種具體的方法：一是將決策問題分為幾個局部問題，只讓與會者討論其中的某些問題；二是採用類比的方法，即不討論決策問題本身，而討論與之相似的問題，以得出同樣適用的結論。由於運用提喻法可以隱瞞決策問題的真相，因而可以防止與會者因個人利害關系而產生消極影響。同時還有利於與會者從新的角度和側面探討問題，進行創造性思維，避免他們囿於成見而束縛思想。企業管理的決策程序及其步驟並非一成不變，管理者在實際應用中要靈活掌握；企業管理中的決策方法也並不是獨立的，應當注意「軟」、「硬」結合，各盡所長，針對不同類型的決策問題，綜合使用各種合適的方法，為企業決策更好地服務。學習要點：「硬技術」方法：決策樹法；排隊分析法；模擬法。「軟科學」方法：頭腦風暴法；德爾菲法；方案前提分析法；提喻法。

『柒』 如何運用決策樹進行決策分析

決策樹分析法是通過決策樹圖形展示臨床重要結局，明確思路，比較各種備選方案預期結果進行決策的方法。

決策樹分析法通常有6個步驟。

第一步：明確決策問題，確定備選方案。對要解決的問題應該有清楚的界定，應該列出所有可能的備選方案。

第二步：繪出決策樹圖形。決策樹用3種不同的符號分別表示決策結、機會結、結局結。決策結用圖形符號如方框表示，放在決策樹的左端，每個備選方案用從該結引出的]個臂(線條)表示；實施每一個備選方案時都司能發生一系列受機遇控制的機會事件，用圖形符號圓圈表示，稱為機會結，每一個機會結司以有多個直接結局，例如某種治療方案有3個結局(治癒、改善、葯物毒性致死)，則機會結有3個臂。最終結局用圖形符號如小三角形表示，稱為結局結，總是放在決策樹最右端。從左至右機會結的順序應該依照事件的時間先後關系而定。但不管機會結有多少個結局，從每個機會結引出的結局必須是互相排斥的狀態，不能互相包容或交叉。

第三步：明確各種結局可能出現的概率。可以從文獻中類似的病人去查找相關的概率，也可以從臨床經驗進行推測。所有這些概率都要在決策樹上標示出來。在為每一個機會結發出的直接結局臂標記發生概率時，必須注意各概率相加之和必須為1.0。

第四步：對最終結局用適宜的效用值賦值。效用值是病人對健康狀態偏好程度的測量，通常應用0-1的數字表示，一般最好的健康狀態為1，死亡為0。有時可以用壽命年、質量調整壽命年表示。

第五步：計算每一種備遠方案的期望值。計算期望值的方法是從"樹尖"開始向"樹根"的方向進行計算，將每一個機會結所有的結局效用值與其發生概率分別相乘，其總和為該機會結的期望效用值。在每一個決策臂中，各機會結的期望效用值分別與其發生概率相乘，其總和為該決策方案的期望效用值，選擇期望值最高的備選方案為決策方案。

第六步：應用敏感性試驗對決策分析的結論進行測試。敏感分析的目的是測試決策分析結論的真實性。敏感分析要回答的問題是當概率及結局效用值等在一個合理的范圍內變動時，決策分析的結論會不會改變。

『捌』 誰知道如何運用成本決策方法進行分析

1、新產品開發的決策分析
新產品開發的決策主要是利用企業現有剩餘生產能力或老產品騰出來的生產能力開發新產品，對不同新產品開發方案進行的決策.這時，應採用差量損益分析法。
2、虧損產品應否停產決策分析
某種產品發生虧損是企業經常遇到的問題。虧損產品按其虧損情況分為兩類，一是實虧損產品，即銷售收入低於變動成本，這種產品生產越多，虧損越多，必須停止生產；但如果是國計民生急需的產品，應從宏觀角度出發，技術虧損仍應繼續生產；另一類是虛虧損產品，即銷售收入高於變動成本，這種產品對企業還是有貢獻的，應分別不同情況進行決策。這時，應採用差量損益分析法。
3、半成品是否進一步加工決策分析
半成品是企業連續生產的中間產品，有的既可以直接出售，也可以對其進一步加工後再出售，如紡織業的棉紗等。當然，完工產品的售價要比半成品售價高些，但繼續加工要追加變動成本，有時還可能追加固定成本。對於這類問題的決策，需視進一步加工後增加的收入是否超過進一步加工過程中追加的成本而言，如果前者大於後者，則繼續加工方案較優；反之。如果前者小於後者，則應選擇直接出售半成品的方案。需要注意的是，決策中必須考慮半成品與產成品數量上的投入產出關系，以及企業現有的進一步加工能力。這時，應採用差量損益分析法。
4、聯產品是否進一步加工決策分析
聯產品是指利用同一材料，經過同一加工過程生產出來的若干種經濟價值較大的多種產品的總稱。通常聯產品產出結構比較穩定，在分離後，有的聯產品可以直接出售，有的可以繼續加工再出售。聯產品分離前的成本稱為聯合成本；分離後的繼續加工的成本稱為可分成本。進行此類問題的決策與半成品是否繼續加工的決策類似，聯產品分離前的聯合成本屬於沉沒成本，決策中不予考慮，只有繼續加工發生的可分成本才是決策相關的成本。這時，應採用差量損益分析法。
5、合理組織生產的決策分析
6、零部件自製或外購的決策分析
企業零部件的取得有兩個途徑，一是自製，一是外購。在既可自製又可外購的情況下，從節約成本的角度講，就存在是自製合算還是外購合算的問題。這類問題的決策不需考慮原有的固定成本，它屬於沉默成本，與決策無關，只要比較兩個不同方案的相關成本即可。這時，應採用相關成本法。
7、採用幾種工藝的決策分析
企業生產的產品或零件可能採用幾種不同的方案進行生產或加工。在選擇比較先進的生產方案時，一般設備比較先進，其單位變動成本可能較低，但固定成本會很高；而選擇比較落後的生產工藝方案時，雖然固定成本較低，但單位變動成本卻較高。不同工藝方案的選擇與一定的產銷量范圍相聯系。對於這類問題的決策可採用成本無差別點法進行分析比較。
8、最佳訂貨批量的決策分析
實際經營中，企業為了不使生產中斷，需保持一定的存貨，這樣某種存貨就存在全年采購幾次，每次采購多少的問題，即訂貨批量（Q）的決策問題。與訂貨批量相關的成本是訂貨成本和儲存成本。
9、最佳生產批量的決策分析
成批生產企業通常存在全你那應分幾批組織生產，每批應生產多少件產品最為經濟合理的決策問題。這類問題的決策類似於最佳訂貨批量的決策，可以利用邊際分析法進行決策。
10、最佳質量成本的決策分析
產品質量是產品的生命，產品質量好，則產品暢銷；否則，質量差，則產品滯銷。但過高且過剩的質量會使產品成本上升，從而導致企業的利潤下降，因此存在產品最佳質量成本的決策問題。

『玖』 決策的主要方法有哪些

兩人同兼一職的現象是不存在的。同樣，在晉升時，必須一個是勝利者，一個是失敗者。

在瞬息萬變的經營環境中，企業家要為自己的企業航船把握正確的方向，僅靠你的生活經驗和直觀感覺是不行的，要藉助於現代成熟的定量分析方法，用以檢驗經驗與直感的可靠性和正確性，並根據定量分析結果，進行正確的決策。哈佛商學院的管理經濟學課程，教給學生們如何將主觀的定性判斷，與客觀的定量分析相結合進行經營決策的技能。學生們通過這門課的學習，理解了定量分析對於決策的重要性。

哈佛認為，企業經營者，要做好企業的決策，必須了解企業三種經營狀態。它們是「零和游戲」、「囚犯兩難」和「自然淘汰」。企業面臨的多數經營情況，都可歸為這三種游戲類型。企業家須判斷經營狀況屬於哪種游戲，從而決定應該採取的行動模式。

「零和游戲」就是一方得分他方失分，即合計為零的游戲。所有競爭項目都有價值，勝者得到價值。

擲硬幣可謂典型的零和游戲。正面朝上，背面自然朝下。一方取勝，他方定敗。這樣便產生了零和游戲。同樣，賭賽馬、賽狗也可以說是零和游戲的一種。賭賽馬取勝的人，從負者手中得到了錢，即賭注和找還錢的總和（當然要交跑道、維護費、贏馬所有者的獎金、稅款等）是零。

在企業中也是如此，兩人同兼一職的現象是不存在的。同樣，在晉升時，必須一個是勝利者，一個是失敗者。

的確，在這種零和游戲中，選手可選擇的戰略只是一個，那就是取勝，另無他法。各選手必須竭盡全力，勝利者獨享戰利品，因此在這里毫無妥協的餘地，談判也毫無意義。

在「囚犯兩難」的場合，如果各位參賽者都不想獨佔好處，那麼全體選手就能得到最好的結果。如果大家齊心協力，就能取得對眾人來說是最好的結局。如果每個人都姿意妄為，得到的將是最壞的結果。

犯人A、B分別在兩間房子內受審。檢察官要判犯人無期徒刑，由於種種原因暫時不能判決，於是，檢察官向他們兩人暗示：如果犯人坦白，省去了法院的時間和經費，就可以得到減刑。如果其中的一個囚犯坦白，提供了證詞，此犯人就可得到特別減刑。但是實際上，如果二人都坦白，證詞便無用了，所以不能得到相應的減刑。

假設犯人A坦白並提供了證詞，但犯人B沒有坦白，那麼犯人A判刑10年，犯人B就會被判無期徒刑；反之，如果犯人B坦白並作證，犯人A緘默不語的話，則犯人B判10年刑，犯人A則判無期徒刑。如果二人都坦白，省去了二審費用，二人都會被判20年刑。但是假如二人都不坦白，就會因證據不足被免予起訴。

如上所述，如果二人相互配合都不坦白，就能得到最好的結果。然而，二人卻分別被關在不同房間里受審，由於對對方不信任，二人都希望因自己坦白而減刑，這也許便招致了最壞的結果。只有信任對方，形成互相配合的狀態時，犯人矩陣作戰才能成功。

美國航空業在80年代中期，就陷人了這種「犯人兩難」矩陣的狀況。在實行嚴厲的管理措施時期，航空公司為緩和價格的航線競爭，就採取了相應措施。但是，管制措施一旦廢除，各航空公司便想方設法增加哪怕是數目很少的飛行次數，各航空公司相對降價，來實現自己最大利潤的慾望。其結果是，幾乎所有的航空公司都得到了最壞的結果。原因是，各航空公司在管制措施取消以前，與職工訂立了長期的工作合同，從而無法削減勞務成本。可如果航空公司都一起提高價格，整個航空公司的效益就會大為改觀。但是，對消費者來說，幸運的是，在反托拉斯法中，已明確地禁止這樣的價格協定。

「自然淘汰」是結婚或其他所有親密關系中都存在的窘境。游戲中的選手A，希望得到與選手B同樣的最好結果。這時對方如果放棄對最好結果的追求、，那麼選手A就達到目的了。反之，選手B也亦然。

很多公司為滿足各種特定的市場需求而製造產品，但實際上，往往只有一種產品倖存下來。這是因為生產方面的固定費用很高，各公司為了從投資中得到利益，就必須擁有較大的市場佔有率。

在商場實戰中，為了不讓競爭對手進入市場，利害相關者之間的交流和暗示，就具有決定的作用了。讓失敗可能性很大的人在市場上競爭，是任何當事者都不喜歡的。因此，很多時候，將今後要投放市場的產品消息告訴競爭對手，使其放棄市場競爭，是一種明智而有效的方法。了解究竟誰棄權的最有效的手段，是你自己第一個進入市場。

因為不可能詳細敘述所有的分析，我們這里所介紹的框架，只能將復雜的決策，分解為最簡單的要素。這是應用於各種職能規范中所必需的決策方法。

管理經濟學是數量分析類型學生們喜歡的科目。這是因為在分析過程中；他們可能會發現意想不到的「正確」答案。但是，習慣用主觀判斷和常識進行決策的學生們，也熱衷於學習數量化方法和邏輯分析方法。利用數量分析法，可以避免片面性增加其准確性和可靠性。明白了一個很有趣的道理，那就是，要使決策的數量化過程正確而有效，你必須具備一種靠直覺判斷各相關要素的能力。

雖然不能否認優秀的判斷力和決策的關鍵，但管理經濟學講座的目的，是教授在若干個選擇方案中，判斷哪種方案最為合適的方法。哈佛將送給你一個理想的答案，送給你一個基本的方法。學生學到的定量化技術，適用於正確評價候補方案的價值；預測不確定的未來；防範風險的對策；並用游戲來預測競爭者的反應用線性規劃法進行資源配置等等。

管理經濟學不僅教授判斷方案是否得當的方法，而且對如何向他人明確地表達自己的思考過程也有重大作用。用決策方法的一個最大好處是，如果在分析者之外，可以根據情況做出反應並能把所分析情況資料化，如果有人與分析家做出了不同的預測，是否應採取不同的行動方案，利用決策樹方法便可一目瞭然地明確。所以，決策樹利於傳達思想和交流情報，可以說是非常好的系統方法之一。

管理經濟學的另一個重要內容是敏感性分析。敏感性分析最終左右著判斷的結果。對未來的假設和預測，並對這些預測和假設進行檢驗。利用敏感性分析，即使如果有人做出了錯誤的假設，也能檢驗出該假設的錯誤所在。

哈佛研究的決策方法，適用於非常廣泛的領域，比如可以用於下面的各種職業和各種不同的決策問題。

你也許是一位著名的棒球隊的市場部部長，你想要搞清幾年來對主場比賽的入場觀眾最有影響的因素是什麼？並從分析因素中判斷今後該怎樣進行市場活動。

你是一個對即將來臨的暴風雨應採取對策的葡萄園營業部主任，暴風雨的長短與強弱和你採取的對策，可能造成葡萄全部被毀，也可能使今年成為歷史上產量最高的豐收年。

假如你是一個在似乎有石油，又無充分證明的原野上，決定是否投標取得採掘石油權，而且如果投標，又必須決定價格水平的事業部長，你該如何進行決策呢？

哈佛商學院管理經濟學的分析基礎是決策樹。

決策樹由決策者必須做出決定的場合和可能出現的不確定事項的場合兩部分構成。

利用決策樹分析法，必須明確以下幾個問題：

第一，描述決策和發生事情的順序。

第二，應清楚選擇列出的方案，與有可能發生的事情之間可能有矛盾。另外還要透徹地進行選擇方案的調查。

第三，決策者應預定時間范圍。在決策尚未決斷時，其決策可根據不同情況而定。

在任何領域都會存在競爭對手。因此，在管理經濟學講座的案例討論中，教授很重視訓練學生們預測競爭對手可能作出的反應，並根據預測的反應來制定行動計劃。學生們在各種方案中，要逐個評定各競爭對手的狀況，從而選擇出對自己公司有利的可靠的戰略決策。

第四，在進行決策時，必須依照對某種事件的預測來籌劃戰略行動。所以，決策樹是決定各階段選擇的指南。

在決策上列出選擇方案和預想結果後，決策者必須計算所預算各種結果的現金價值。學生要進行的是分析由各種戰略的實施所產生的現金收支的現值數額。

按決策的方法逐個分析備選方案，了解其合理的耗費和支出。不過在收益占兩個格支出分析中，不包括埋沒成本（即與決策無關的開支、應與投資決策分開考慮的財務費用等等）。

為了進行比較，教授還必須幫學生確定以稅前或者稅後（一般為後者）為甚准計算。其次指導學生在計算各種決策方案結果時，應如何考慮資金的時間價值，因為一切都要用現值表示。所利用的減價要素，不應與稅前稅後的現金收支發生矛盾。計算中還可能利用加權平均資本成本及再投資率（決策者將剩餘資金用於再投資的比率）等指標。

作出「推進」決策的製造部長預計，如果新產品推進成功，稅後的現金收入是550萬美元，如果失敗就要損失350萬美元。這時如果放棄該產品，則僅損失開發階段的埋沒成本。

在現實中，要正確地評價末端值，恐怕要用到相當多的數據才行。因此用上述方式輔助判斷，並記錄各種假設和方案，是比較方便實用的方法。

將預計結果全部繪制於圖中，便可預測各種結果的概率了。如擲硬幣時，正、反面的概率各為一半，即50％，擲骰子的概率為六分之一。

評價概率時，主觀判斷同樣重要，盡管每種可能結果的概率是根據預測、推測得來的，但是決策者要提高其精確度，還要充分利用以往的經驗和數據。

那麼，如何將以上步驟用於決策上去呢？哈佛的方法是：

根據預測結果和概率的所有情報，確定可能產生現金價值的行動方式。如果這樣能做成決策樹，然後再決定哪種行動戰略能帶來最大利益，而選擇「惜售」或「甩賣」等行為，去「分解」決策樹。進行這種作業時，哈佛的學生從計算末端值開始，即通過計算結果的加權平均值，得到該事項節的預想現金值。

回歸分析比預測更為復雜，一般要藉助計算機進行數據計算。也許有人一聽就會皺眉頭，確實，回歸分析技術有些高深，如果你在企業中看到一群人在談論回歸分析的話，差不多可以肯定其中有一兩位企業管理碩士或經濟學博士。

回歸分析是將預想的可能出現的結果，在計算機上實際摸擬的一種技術。採用此技術，能分析出現在的情況及與過去類似的情況，搞清所有對事項可能產生影響的要素。

下面我們來看看美國職業棒球隊比賽時，主場比賽觀念的預測方法。

首先要考慮對觀眾數量有影響的各種因素，如比賽球隊、比賽時間、比賽季節、星期幾、平均票價、客隊和主隊的明星隊員、氣溫、電視轉播、全部比賽場次數量等。

其次，在計算機上輸入有關各要素的各種變數數據和各場的觀念數，以及過去各比賽季節等信息。

使用回歸分析方法，須用計算機進行數千個數據的處理，才可知道哪種變數對觀念數量影響最大。根據回歸分析所得出的影響要素及其結果的關系，可以說明今後的趨向。

哈佛1981年秋天進行的有關這一問題的調查分析結論是，對觀眾數量最具影響力的，是有無明星選手參加比賽以及該場比賽是否為決賽兩個主要因素{而電視是否轉播，對觀眾的數量影響並不很大。這個調查結果，對承辦者來說是很有意義的。

由以上結果可知，紐約·尼克思隊給著名球星哈特里克·阿溫很高的年薪無可厚非，達克·富羅蒂的年薪猛增也理所當然。因為人們大多是來看他們表演的。可見回歸分析證明了直感的正確性。

決策者為收集預測數據還有一個方法，就是選擇對於結果有象徵性的若干實例，以此來預測結果。相信此技術效果的人們，稱之為推銷試驗。

生產新型口香糖的製造部長，為預測產品實際在全國有無反響，准備在一些地區進行推銷試驗。抽樣越多，收集的情報就越准。另外，試銷和抽樣要花費大量的時間和金錢，但產品實際投入市場後卻不一定能夠成功。經營者不斷盤算的是「為獲得更准確的情報，准備花多少錢？」

哈佛的管理經濟學講座，教給學生們對此類問題應採取的正確方法。決策者對不完整的情報，是不會投入很多資金的。而要獲得完整的情報，能使決策者作出正確的判斷，又必須投入相當多的資金。

分析兩種情況，但在說明之前有一點必須明確，那就是並非分析者描述了決策樹就可萬事大吉了，而是要把輸入公式中的重要情報整體作一下重新分析。

例如，製造部長雖已得出成功和失敗的概率，但是不能判斷其結果是否正確。為檢查這種假設的敏感性，部長會自問，怎樣才能開拓一個具有取消中止計劃的充分魅力的市場呢？盈虧平衡分析應是解決這一問題的不可缺少的分析方法。

如果用管理經濟學的語言來說，就是有多大的成功概率時，投放戰略會處於同一水平之上。

製造部長要考慮的另一個因素是非貨幣價值分析，在這判斷新型口香糖的生產會使公司對零售業可施加多大的影響力方面是非常重要的。當他們改變中止投放市場的決定時，這種影響力在何種程度上才為必要。

例如，假定投放市場的成功率為30％，公司為使產品投放市場並獲得在功，必須擁有相當於270萬美元以上價值的影響力，即在市場上要產生相當的反響。如果製造部長認為沒有270萬美元以上的市場效果，那麼，不能投放市場的決斷也就成立了。

但是，盡管如此，製造部長依然擔心自己的判斷不準時該怎麼辦呢？除計算預想現金值之外，就沒有其他判斷標准了嗎？此時最好把風險的概率及對風險的討厭程度也考慮在內。

即便冒風險也不願放過增加收益的機會的話，就應事先考慮投放後發生什麼事情，如果搞得好可賺550萬美元。可是如果考慮到企業預算比較緊張，即使是350萬美元的損失，也不能小看的話，就要謹慎地考慮投放市場的決策了。

哈佛商學院告訴那些未來的經營者們，每個人及每個企業單位所承擔的風險性質，以及對風險的忍耐度，對決策過程起著重要的作用。如果決策不是時常根據預想現金的最大值進行的，那麼在開始分析之前，就必須要確定決策的基準是什麼。

哈佛商學院還教授以下兩種解決問題的技術。因為實際上可選擇的方案很多，只靠大腦和筆記本是解決不了問題的，因此這兩種技術都要利用電子計算機進行輔助計算。

第一種技術是利用模擬實驗模型。這種模型的典型事例，就是計算某年必須生產多少呼拉圈。呼拉圈是一種深受歡迎的產品，生產量相當大，解決此類問題要使用計算機進行。

模擬模型往往用於不確定因素的預測。通過模擬實驗，可能對各種戰略結果給出實際影響的狀況，解決決策樹中的很多問題。當然，對產品的新價格總是經常存在著不確定性，但基於各種實驗中產生的平均利益，總能找到各種戰略的預想現金值，因為用計算機能較容易地驗證假設和進行敏感性分析。

第二種技術是線性規劃法，一般適用於生產性資源的分配決策。經營目標通常是以最小的支出獲得最大的收益。在這種情況下，就要考慮機器設備、從業人員某時期內的生產能力、營業時間、各產品的原材料數量、倉庫貯藏能力等資源約束條件。

然後再通過計算機求解學生們提出的諸多聯立方程式。學生們通過解釋其演算結果，不僅可知全部產品中，哪種產品能達到最大收益；哪個生產部門應完全發揮生產能力；投放新產品能否獲利等等，而且還能得出與決策有關的其他各種答案。線性規劃模型可用於使系列投資帶來最大收益的場合。

模擬實驗模型和線性規劃模型是經營管理中經常使用的兩種定量化模型。

前面分析了各種可能的情況，下面就是怎樣決策了。選擇戰略時，頭腦中應思考以下二個問題：

第一，決策樹只反映特定決策者的看法，因而判斷行動時機和各種不確定事項因人而異。

第二，輸入新情報時，情況變了，有時須隨之變更決策樹。

無論多麼優異的決策樹，都不過是解決問題的一種方法。

在決定行動戰略時，按以下步驟做則很方便。

步驟之一，根據決策基準實行明確的決策，如目的是要獲得最大限度的預想現金值？還是最小限度的經濟損失？總之必須選擇對戰略及價值最合適的決策標准。

步驟之二，決策應在一定時間中確實地貫徹執行。在設定目標時，要考慮預計的是長期風險和利益，還是短期和結果？期限多長？要六個月、一年、二年，還是更長的時間。

步驟之三，把可能發生的主要問題都放在決策樹中是很困難的，但必須認真和反復地思考各種戰略中所能想到的問題和價值。必須考慮對預計行動的競爭反應和結果。為了提高決策樹計算的概率的可靠性，還要看看有沒有收集到更多情報的選擇方案。假如將抽樣技術用於結果預測，就要分析一下該結果對作了決斷是否具備足夠的現實性。

企業的決策多數是很復雜的，往往需要深思熟慮和調查。因此，出色的判斷力是決策時不可缺少的要素。在需要考慮與找出與問題有關的各種要素，同時明確各要素問的相互關系的場合，數量分析會成為很好的決策工具。

定量分析技術可能會有意想不到的威力，但如果過於偏信，或漫不經心濫用的話，也可能出現誤導決策的危險。判斷和直感，是包括數量決策在內的，所有正確的經營決策所不可缺少的要素。、

『拾』 基於灰色關聯分析的幾種決策方法及其應用

多屬性決策方法己經成功地應用於工程、經濟、市場分析、管理等實際問題中。人們時常要面對眾多指標，從許多可供選擇的方案中做出決策，也就是要對所有的方案進行比較、排序或擇優。對多屬性決策方法進行系統深入的研究對於解決實際問題具有重要的意義。本文在深入分析主成分分析、理想解法等經典決策方法的基礎上，引入灰色系統理論，基於灰色關聯分析提出了幾種決策模型，為貧信息環境下的決策問題提供了幾點新思路。 基於灰色關聯分析系數矩陣和理想解法，提出了一種新的理想解法。該方法以原始數據樣本與理想方案之間的灰色關聯系數矩陣為新的決策矩陣，利用理想解法對方案進行排序。克服了傳統理想解法僅僅基於原始數據，難以挖掘數據內在規律的缺點，為有限樣本條件下的決策問題提供了一種新思路。 將主成分分析和灰色關聯聚類分析相結合提出了基於灰色關聯聚類分析和主成分分析的決策方法，在進行多指標分析和評價的過程中，首先對指標進行灰色關聯聚類分析，將指標分成若干可以定義的類，每個聚類代表同一類指標；其次對每個聚類進行主成分分析，提取主成分，獲得該類指標的主成分集合；最後基於權重思想綜合所有聚類的主成分集合，形成既反映全體指標信息又體現指標聚類差異性的綜合指標。通過一個算例說明該方法計算方便，客觀合理。 引入灰色系統理論對傳統理想解法(TOPSIS)進行了拓展，提出了一種基於組合權重的灰色關聯理想解法(GC-TOPSIS)。首先利用AHP和熵值法對決策指標進行組合賦權，其次依據灰色關聯分析理論，以灰色關聯度為決策單元構造GC-TOPSIS模型，最後通過一個供應商選擇的實例驗證了方法的有效性和可行性。 建立了基於灰色關聯度和理想解法的決策方法。該方法將歐氏距離和灰色關聯度有機結合，構造了一種新的相對貼近度以實現對方案的評價。新貼近度同時反映了方案與理想方案和負理想方案之間的位置關系和數據曲線的相似性差異，物理含義更加明確。最後仍然通過供應商選擇的示例進一步說明了方法的應用步驟。 碩士研究生：孫曉東(管理科學與工程)指導教師：胡勁松教授